原文:推荐系统,深度论文剖析GBDT+LR

今天我们来剖析一篇经典的论文:Practial Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook。从这篇paper的名称当中我们可以看得出来,这篇paper的作者是Facebook的广告团队。这是一篇将GBDT与LR模型结合应用在广告点击率预测的方法,虽然距今已经有好几年了,但是文中的方法仍然没有完全过时,至今依然有一些小公司还在使用。 这篇pa ...

2020-11-09 10:19 3 1945 推荐指数:

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GBDT+LR算法解析及Python实现

1. GBDT + LR 是什么 本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型,所以可以用来解决二分类问题。这个方法出自于Facebook 2014年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook ...

Wed Sep 19 03:43:00 CST 2018 4 31685
个性化排序算法实践(四)——GBDT+LR

本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型,所以可以用来解决二分类问题。这个方法出自于Facebook 2014年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook 。 GBDT+LR 使用最广 ...

Sun Nov 03 22:32:00 CST 2019 4 759
风控(二):GBDT+LR完成特征非线性组合及建模

1.背景 LR属于线性模型,容易并行化,可以轻松处理上亿条数据,但是学习能力十分有限,需要大量的特征工程来增加模型的学习能力。但大量的特征工程耗时耗力同时并不一定会带来效果提升。因此,如何自动发现有效的特征、特征组合,弥补人工经验不足,缩短LR特征实验周期,是亟需解决的问题。一般 ...

Wed Dec 25 05:24:00 CST 2019 0 791
推荐算法与推荐系统--1 LR模型

1. LR介绍   逻辑回归(logistics regression)作为广义线性模型的一种,它的假设是因变量y服从伯努利分布。那么在点击率预估这个问题上,“点击”这个事件是否发生就是模型的因变量y。而用户是否点击广告这个问题是一个经典的掷偏心硬币(二分类)问题,因此CTR模型的因变量显然应该 ...

Thu Mar 17 08:09:00 CST 2022 0 1489
 
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